Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Topolski, M." wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
Zastosowanie miękkich metod obliczeniowych w komputerowo wspomaganym zarządzaniu magazynem. Cz. 1
Application of soft computing methods in computer-aided management of CZ warehouse. Part 1
Autorzy:
Topolski, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/316064.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Instytut Naukowo-Wydawniczy "SPATIUM"
Tematy:
logistyka
procesy informatyczne
systemy komputerowe
zarządzanie przedsiębiorstwem
prognoza sprzedaży
logistics
IT processes
computer systems
business management
selling prediction
Opis:
W artykule w pierwszym punkcie została opisana istota informacji i rola zasobów informatycznych w przedsiębiorstwie. Punkt drugi zawiera przekrojowy opis procesów logistycznych w sferze produkcji. W punkcie trzecim autor prezentuje autorską metodę oceny rentowności produkcji wykorzystując do tego fuzję dwóch teorii: probabilistyki i zbiorów rozmytych. Zbiory rozmyte zostały wykorzystane do opisu niepewnej informacji pomiarowej np. prognozy sprzedaży. Stosowanie systemów komputerowych do wspierania i realizacji procesów informacyjnych zarządzania jest już utartą praktyką w większości przedsiębiorstw. Rosnąca dynamika procesów zarządczych i ich rozpraszanie w globalnej przestrzeni gospodarczej oraz w czasie, i to w warunkach gwałtownego rozwoju technologii i rosnącej konkurencji, stwarza zapotrzebowanie na nowe systemy informatyczne zarządzania przedsiębiorstwem. Złożoność funkcjonalna obsługiwanych procesów informacyjnych wymusza stosowanie oraz bardziej zaawansowanego sprzętu i pakietów programów, mogących zapewnić przewagę konkurencyjną ich użytkownikom.
The article in the first section describes the essence of information and the role of IT resources in an enterprise. The second section contains a cross-sectional description of logistic processes in the sphere of production. In point 3 the author presents the author's method of estimating profitability of production using the fusion of two theories: probabilistic and fuzzy sets. Fuzzy sets have been used to describe uncertain measurement information such as sales forecasts. The use of computer systems to support and execute information management processes is already a common practice in most businesses. The increasing dynamics of management processes and their dispersion in the global economic space and in time, and in conditions of rapid technological development and growing competition, demand for new enterprise management information systems. The functional complexity of supported information processes forces the use and more sophisticated hardware and software packages that can provide competitive advantage to their users.
Źródło:
Autobusy : technika, eksploatacja, systemy transportowe; 2017, 18, 6; 1596-1600, CD
1509-5878
2450-7725
Pojawia się w:
Autobusy : technika, eksploatacja, systemy transportowe
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zastosowanie metod heurystycznych w zadaniu optymalizacji procesów magazynowych. Cz. 3
Application of heuristic methods in the task of optimization of warehouse processes. Part 3
Autorzy:
Topolski, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/317160.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Instytut Naukowo-Wydawniczy "SPATIUM"
Tematy:
logistyka
heurystyka
procesy magazynowania
logistics
heuristics
warehouse processes
Opis:
Artykuł poświęcony jest metodą heurystycznym w zadaniu optymalizacji procesów magazynowych. Ze względu na dużą złożoność procesów zachodzących w magazynie aby dobrze opisać i oszacować te procesy tradycyjne metody analizy danych nie spełniają swojego zastosowania. W celu agregacji reguł postępowania i znalezienie jak najlepszych czyli optymalnych procesów magazynowych autor zaproponował metodę heurystyczną. W tym celu zostały przedstawione kolejne etapy tworzenia modelu w programie AnyLogic. Pozwala to na budowę modelu magazynu oraz poprzez parametryzowanie jego czynników szukanie najlepszych rozwiązań. Metoda oparta na heurystykach mająca zastosowanie w programie AnyLogic pozwala na tworzeni optymalnych rozwiązań oraz wskazuje na wąskie gardła jakie mogą pojawić się przy równych obciążeniach systemu.
The article is devoted to the heuristic method in the task of optimizing warehouse processes. Due to the high complexity of the processes in the warehouse, in order to describe and evaluate these processes well, traditional data analysis methods do not meet their application. In order to aggregate the rules of conduct and find the best or optimal warehouse processes, the author proposed a heuristic method. For this purpose, the next steps in creating a model in AnyLogic were presented. This allows you to build a warehouse model and by parameterizing its factors to find the best solution. AnyLogic's heuristic-based heuristics method makes it possible to create optimal solutions and pinpoint the bottlenecks that can occur with equal load on the system.
Źródło:
Autobusy : technika, eksploatacja, systemy transportowe; 2017, 18, 6; 1606-1612, CD
1509-5878
2450-7725
Pojawia się w:
Autobusy : technika, eksploatacja, systemy transportowe
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zastosowanie zbiorów rozmytych z analizą skupień w zadaniu klasyfikacji towarów. Cz. 2
Application of fuzzy sets with cluster analysis in the classification task of goods. Part 2
Autorzy:
Topolski, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/311253.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Instytut Naukowo-Wydawniczy "SPATIUM"
Tematy:
logistyka
procesy informatyczne
systemy komputerowe
zarządzanie przedsiębiorstwem
prognoza sprzedaży
klasyfikacja towaru
logistics
IT processes
computer systems
business management
selling prediction
Opis:
Artykuł przedstawia zagadnienia zbiorów rozmytych o metody analizy skupień k-średnich w zadaniu klasyfikacji towarów. Często w analizie danych spotykamy się z niepełnymi i nieprecyzyjnymi danymi. Nieprecyzyjność ta wynika z faktu, że opis cech towarów często podlega subiektywnej ocenie. Klasyczne metody probabilistyczne czy te wywodzące się z teorii statystycznej nie radzą sobie dobrze z klasyfikacją w takich warunkach. Autor z tego względu zastosował rozmytą obserwację cech obiektu/towaru aby jak najdokładniej dokonać klasyfikacji towaru do pewnej grupie. Opracowana metoda zatem jest konkurencyjna w stosunku do metod ABC i XZY ale ze względu na dużą złożoność obliczeniową i konieczność budowy rozmytej bazy reguł postępowania wymaga podejścia numerycznej komputerowej analizy danych.
The paper presents the problems of fuzzy sets for methods of analysis of k-mediated clusters in the task of classification of goods. Often in data analysis we encounter incomplete and imprecise data. This imprecision arises from the fact that the description of the characteristics of the goods is often subject to subjective assessment. Classical probabilistic methods or those derived from statistical theory do not cope well with classification under such conditions. The author therefore used fuzzy observation of the features of the object/commodity to accurately classify the goods to a certain group. The method developed is therefore competitive with the ABC and XZY methods, but due to the high computational complexity and the need to construct a fuzzy rules of procedure, it requires a numerical approach to computer data analysis.
Źródło:
Autobusy : technika, eksploatacja, systemy transportowe; 2017, 18, 6; 1601-1605, CD
1509-5878
2450-7725
Pojawia się w:
Autobusy : technika, eksploatacja, systemy transportowe
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-3 z 3

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies